Klimatische Kennzahlen für Berlin und deren Änderungen im Klimawandel

Betreuung: Henning Rust, Daniela Schoster

Beschreibung: Klimatische Kennzahlen wie Jahresmittel- oder Maximumtemperaturen, Niederschlagssummen oder Anzahl Tropennächte für Orte oder Länder werden regelmäßig publiziert und in den Medien kommuniziert, z.B. um ein vergangenes Jahr vor dem Hintergrund eines sich wandelnden Klimas einzuordnen. Auch für die Station Berlin-Dahlem gibt es solche Zahlen. Ziel dieser Arbeit ist es, die Auswahl dieser Kennzahlen sinnvoll zu erweitern, z.B. mit Indizes wie vom ETCCDI vorgeschlagen, und deren Berechnung zu automatisieren. Kennzahlen für die vergangenen Jahre sollen vor dem Hintergrund des Klimawandels analysiert werden.

In Zusammenarbeit mit unserer Referentin für Öffentlichkeitsarbeit sollen die Indizes für die vergangenen Jahre dann automatisiert und mit regelmäßigen Updates auf unserer Webseite veröffentlicht werden.

Grundlage: Daten der Station Berlin-Dahlem und ggf. weiteren lokalen Stationen, Berechnungsvorschriften der ETCCDI-Indizes. Unterstützung bei der Darstellung auf der Webseite.

Voraussetzung: Kenntnisse in R und/oder Python und Freude an statistischer Datenauswertung

Feuerwehreinsätze bei Starkregenereignissen über Berlin: Einfluss von meteorologischen, geographischen und demographischen Faktoren

Betreuung: Nico Becker, Henning Rust

Beschreibung: Feuerwehreinsätze aufgrund von Wasserschäden treten in Großstädten wie Berlin häufig im Zusammenhang mit Starkregenereignissen auf. Hierbei spielen beim Ausmaß der Feuerwehreinsätze verschiedene Faktoren eine Rolle. Deshalb soll in dieser Arbeit untersucht werden, welchen Einfluss bei extremen Niederschlagsereignissen großskalige meteorologische Faktoren, wie z.B. die Wetterlage oder die Anströmrichtung über Berlin auf die Anzahl der Feuerwehreinsätze haben. Zudem sollen aber auch geographische und demographische Faktoren, wie z. B. den Versiegelungsgrad des Bodens und die Bevölkerungsdichte, bei der Analyse miteinbezogen werden.

Grundlage: Katalog der Starkregenereignisse (CatRaRE) des DWD inkl. ereignisspezifischen Attributen, sowie meteorologischen, demo- und geographischen Daten, Datensatz der Berliner Feuerwehr mit allen Wasserschaden bedingten Einsätzen und Reanalysedaten.

Vorkenntnisse: Kenntnisse in R (oder Python) und CDO

Literatur: Lengfeld, K., Walawender, E., Winterrath, T., Becker, A.: CatRaRE: A Catalogue of radar-based heavy rainfall events in Germany derived from 20 years of data, Meteorologische Zeitschrift, DOI:10.1127/metz/2021/1088, 2021

Klimatologische Wahrscheinlichkeitsverteilung aus Stationsdaten als Hintergrundinformation für die Darstellung von Messdaten nutzen

Betreuung: Daniela Schoster, Henning Rust

Beschreibung: Die Kommunikation von aktuellen Messwerten von Wetterstationen erhält einen zentralen Mehrwert, wenn dieses vor dem Hintergrund der Stationsklimatologien geschieht. Aufgabe ist es, verschiedene Methoden zur Schätzung von klimatologischen Wahrscheinlichkeitsverteilungen für Jahres-, Saison, Monats- und Tageswerte zu vergleichen. Basis ist ein festes 30-jähriges Fenster, so wie sich die WMO eine Klimatologie vorstellt. Für Tageswerte sollen gleitende Fenster ausprobiert werden und auch einfache Modellansätze (Regression). Zunächst sollen die temperaturbasierten Werte im Fokus stehen, Niederschlag ggf. folgen.

Grundlage: Stationsdaten des Stadtmessnetzes und der DWD Stationen

Voraussetzung: Verteilungen und Regressionsmodelle schätzen mit R